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误差降到四十分之一,谷歌量子芯片把95%的算力省下来了

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谷歌量子AI团队在超导量子处理器Willow上,第一次把"魔法状态培养"从论文里的提案变成了硬件上的实测。结果很直接:误差概率降到原来的约四十分之一,生成状态的保真度达到约99.99%。


这项研究由克雷格·吉德尼团队在2024年提出,这次由艾玛·罗森菲尔德等人完成实验验证,论文已发表在《科学》上。桑达尔·皮查伊在社交平台上说,这是"朝着有用的、带纠错的量子计算机又迈出的一步"。


要理解这件事的分量,得先知道魔法状态是什么。


量子计算机靠量子比特计算,但量子比特对外界干扰极其敏感,必须靠"量子误差纠正"把多个物理量子比特组合成抗错的"逻辑量子比特"。可光有纠错还不够,要跑复杂计算,还需要一种特殊的量子状态——魔法状态。

问题在于,制造高质量的魔法状态代价极高。它需要消耗大量量子比特和计算资源,有可能吃掉量子计算机高达95%的处理能力。更麻烦的是,魔法状态一旦被用于计算就会被消耗掉,必须反复重新生成。

吉德尼团队提出的思路是:不追求一次做出完美的魔法状态,而是先做出带误差的版本,再用测量把有问题的筛掉。具体做法是在处理器的一小块区域里准备魔法状态,用多个量子比特做测量来检查状态,检测到误差就丢弃这次尝试,只有没查出问题的结果才被采用。

这次在Willow上的实测,把误差概率压到了不做培养时的约四十分之一,保真度约99.99%。

但代价也摆在明面上:不是每次尝试都能得到高质量结果。实验中大量尝试因为检出误差被丢弃,最终被采用的只占全部尝试的约8%。

研究团队还做成了另一件事——把培养出来的魔法状态从一个纠错方案搬到另一个。他们用适合培养的"颜色码"方式生成量子状态,再转移到研究更广泛的"表面码"方式上。这一步对将来把培养出的魔法状态真正用进量子计算机很关键。

当然,这不等于实用量子计算机已经到手。实验确实做出了低误差的魔法状态,但要在大规模量子计算中持续使用,还需要更多量子比特参与验证,以及技术上的继续打磨。

谷歌方面的说法是,这次研究证明了原本停留在理论层面的魔法状态培养,在真实量子处理器上也能跑通。团队接下来的方向,是把它扩展到更大规模的系统里。

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